今天，很多人的朋友圈里都出现了炫特斯拉智驾的行为，并呈现出人传人的迹象。

喊了很多年的特斯拉智驾，为什么在今天突然爆发了呢？很多网友在评论区问我，我给大家捋一捋，储备点知识，明天你上班吹水显得更有逼格。

真相只有一个——特斯拉最大的期货FSD智驾，终于登陆中国，并推送给第一批幸运观众。

于是，这批幸运观众开启了朋友圈刷圈模式，甚至有人根本没花6万4买FSD，也开启了“假智驾”炫技。

所以，特斯拉 FSD 到底是什么？

特斯拉 FSD（Full Self-Drive）直译是 “全自动驾驶”，是特斯拉研发的一套旨在实现车辆完全自动驾驶的系统，目标是让车辆能够在几乎所有的道路和交通场景下，无需驾驶员的直接干预即可安全、高效地行驶。

和小鹏的NGP、华为的ADS一样，都是智驾，能在城市和高速路减轻驾驶负担。虽然目前它本质上仍是 L2 + 级辅助驾驶系统，但不需要驾驶员全程保持注意力。

FSD核心功能包括：

导航辅助：自动上下匝道、超车、变道；

自动泊车：支持平行 / 垂直车位，甚至部分立体车库；

智能召唤：车辆可自主行驶到指定位置接人。

这些特点，和华为的ADS、小鹏NGP等中国品牌的智驾，其实无二。但，这些功能的发明者，确实是特斯拉，这一点，毋庸置疑，特斯拉是先驱者。

其技术原理说起来复杂，理解起来也是一点都不简单：

一是神经网络技术：采用深度学习神经网络，通过对大量的实际驾驶数据进行训练，让系统能够学习和理解各种道路场景、交通状况和驾驶行为模式，从而做出准确的决策。

二是多传感器融合：利用车辆上的多个摄像头和雷达等感知原件，获取车辆周围 360 度的视觉信息，对这些信息进行融合处理，构建出精确的环境模型，为车辆的决策提供依据。

那么，特斯拉和国内多套智驾方案是不是也都一样呢？我们给大家整理了这样的表格：

特斯拉的不爱激光雷达，因为马斯克说人也没有雷达啊

应该说，特斯拉和中国智驾的方案有很大差别，核心点就在于是否使用激光雷达了。

特斯拉的核心技术是 “纯视觉方案”，只用摄像头感知路况，通过海量数据训练的 AI 算法直接输出驾驶指令，无需激光雷达或高精地图，马斯克当年选择激进的视觉路线，成本是隐藏的原因，但核心还是他对技术的自信，他认为人类不需要激光雷达也能走路，那么汽车也不需要。

激光雷达有极强的补盲功能，尤其是低矮的不规则物体，这是视觉无法实现的。3年前，华为宣传ADS1.0的时候曾经带我们前往阳澄湖试验场，在无激光雷达的情况下，特斯拉屡次发现不了地面异形障碍物，而华为的激光雷达有效捕捉，因此在2022年以后，中国高端车基本上使用了激光雷达方案，只有小鹏、极越等车企坚持视觉路线，此外大疆旗下卓驭也用双目摄像头方案替代昂贵的激光雷达。

多嘴说一下，激光雷达的成本，已经被中国的产业化规模打下来了，因此特斯拉的路线，现在也有不少质疑的声音。

如果你有兴趣，我给大家整理了一下视觉方案和激光雷达（LiDAR）的特点：

总的来说激光雷达以高精度、远距离探测、快速数据采集和三维成像等优势，广泛应用于多个领域，尽管成本较高，但其性能优势显著。

既然是先驱，FSD为什么不来中国？

特斯拉 FSD入华之路堪称 “难产”，说了几年就是进不来，背后藏着两大硬伤：

1、数据安全卡脖子，中美政策打架

中国规定智能驾驶数据必须本地存储，不得出境。

但特斯拉的核心算法迭代依赖美国超算中心，美国政府又禁止其在中国训练 AI 模型。目前特斯拉只能用互联网公开视频模拟训练，数据质量大打折扣，导致中国版 FSD 功能严重 “缩水”—— 仅开放 L2 级辅助驾驶，无保护左转、复杂路口博弈等核心能力缺失。

此外，地图测绘等安全因素，也让特斯拉无法在中国顺利落地。

2、中国路况太 “硬核”，FSD 水土不服

中国的交通环境堪称全球最复杂：电动车、行人混行，非标线道路多，还有 “鬼探头” 等特色场景。特斯拉的纯视觉方案依赖海量数据训练，但中国的路况和驾驶习惯与美国差异巨大，必须从头优化算法。

连马斯克也坦言：“中国的挑战远超美国。”

此外，本土车企弯道超车，也搞得特斯拉很尴尬

就在特斯拉卡壳时，中国车企已全面开花：比亚迪 10 万元车型标配高阶智驾，华为 ADS 3.0 覆盖高速 + 城区，小鹏 XNGP 实现端到端大模型落地。

而特斯拉 FSD 在中国定价 6.4 万元，功能却与国产标配方案接近，性价比并不高，这是特斯拉在美国没遇到的竞争。

何小鹏点赞特斯拉，真有那么神吗？

之前何小鹏本人去美国试驾体验FSD，给了很高的评价，也不知道是不是客套话，但小鹏本人对FSD的技术水平表示认可，认为特斯拉在自动驾驶领域处于领先地位。他对FSD的流畅体验印象深刻，认为系统在大多数情况下表现稳定可靠。

当然，他也指出FSD在复杂路况下仍有改进空间，尤其是在中国这样交通环境更为复杂的市场。

那么初次登陆中国的特斯拉FSD，今天的表现如何呢？我们整理了一些情况

正面表现

路线规划与纠正能力较好：在一些复杂道路测试中，即使出现走错路口的情况，FSD 也能根据地图导航信息重新规划路线驶往目的地，不会因走错道路而主动要求驾驶员接管。

物体识别与避让能力不错：在人多、车多的窄道测试中，能够准确识别路面车辆和行人，必要时会低速避让，体现出一定的环境感知和应对能力。

驾驶操作流畅自然：有观点认为 FSD 更像人类驾驶方式，操作比较流畅且自信，整体的驾驶风格在一些场景下表现得较为自然。

基础功能应用灵活：没有严格的运行设计域（ODD）限制，可以在地下停车场使用，对于随机目的地也能进行路线规划和行驶操作，掉头等基础动作没有问题。

负面表现

信号灯识别存在问题：对非传统悬挂式信号灯路口频繁误判，例如在地面信号灯的十字路口或区分左转和直行的悬挂式信号灯路口，可能将左转绿灯视为直行通行许可，从而导致闯红灯。

压实线变道情况频发：在匝道并线或普通道路变道时，会无视导流线等标线，十分钟内四次压实线变道的情况时有发生。

特殊车道识别缺失：对公交车道限行规则完全无识别能力，不能识别公交车道，经常在公交车道上行驶。

应对突发交通状况不足：在面对后方车辆突然切入、拥堵路段跟车距离过近等突发情况时，可能无法及时做出正确反应，需要驾驶员紧急接管。

总结一下就是，水平还是很高的，当然第一天释放，对中国的路况还是理解不够，难免爆出了错误。

但考虑到两年前特斯拉在美国快速学习的能力，接下来的每一天，FSD的能力都将是飞速进步的，如果大家有兴趣，应该更将精力放在接下来的一段时间，看FSD如何快速迭代，这才是AI的巨大潜能，如果一段时候以后特斯拉就快速学习了中国路况，那这将显示出特斯拉算法的领先型——如果那样，中国智驾企业会为之紧张，毕竟人家没有复杂的激光雷达也能搞定复杂的中国公路。

所以，今天可以吃瓜，但接下来的一段时间，才更加重要。

如何在同事们面前吹水显得自己更有思考？你不要急着下结论，而是告诉大家：走着瞧，让子弹飞一会儿，也许会有更大惊喜。